package com.hr.leetcode.LRUCache;

import sun.misc.LRUCache;

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Map;

/**
 * @author 周恒哲
 * @date 2020/06/03
 * 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
 *
 * 获取数据 get(key) - 如果关键字 (key) 存在于缓存中，则获取关键字的值（总是正数），否则返回 -1。
 * 写入数据 put(key, value) - 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字/值」。
 * 当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
 **/
public class _146_LRU缓存机制 extends LinkedHashMap<Integer, Integer> {

    private int capacity;

    /**
     *  移除最近最少被访问条件之一，通过覆盖此方法可实现不同策略的缓存
     *  LinkedHashMap是默认返回false的，我们可以继承LinkedHashMap然后复写该方法即可
     *  例如 LeetCode 第 146 题就是采用该种方法，直接 return size() > capacity;
     * @param eldest
     * @return
     */
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size()>capacity;
    }

    public _146_LRU缓存机制(int capacity) {
        super(capacity,0.75F,true);
        this.capacity=capacity;
    }

    public int get(int key) {
        return super.getOrDefault(key, -1);
    }

    public void put(int key, int value) {
        super.put(key,value);
    }

    public static void main(String[] args) {
        _146_LRU缓存机制 cache = new _146_LRU缓存机制( 2);

        cache.put(1, 1);
        cache.put(2, 2);
        System.out.println(cache.get(1));
        cache.put(3, 3);    // 该操作会使得关键字 2 作废
        System.out.println(cache.get(2));
        cache.put(4, 4);    // 该操作会使得关键字 1 作废
        System.out.println(cache.get(1));
        System.out.println(cache.get(3));
        System.out.println(cache.get(4));
    }
}
